本文關鍵詞：符號約束與時變參數(shù)SVAR模型的貝葉斯估計實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳統(tǒng)識別SVAR模型的方法包括兩類,一類是約束模型中的結構參數(shù),另一類是約束脈沖響應函數(shù),但多為嚴格的等式約束,符號約束則基于先驗理論限定脈沖響應的方向,用較為寬松的不等式約束實現(xiàn)模型識別,能有效降低主觀因素影響;同時隨著經(jīng)濟結構的變化,SVAR模型的參數(shù)估計值有隨時間變化的趨勢,固定的參數(shù)估計值已不能有效刻畫不同時期的經(jīng)濟發(fā)展狀態(tài)。本文基于Gibbs抽樣思想與貝葉斯統(tǒng)計推斷理論,系統(tǒng)介紹符號約束下時變參數(shù)SVAR模型的貝葉斯估計方法,使用中國和美國數(shù)據(jù),分別估計VAR模型、Sign-SVAR模型和Sign-TVP-SVAR模型。實證結果發(fā)現(xiàn),符號約束能夠有效避免脈沖響應的方向性偏誤,時變參數(shù)能夠更好刻畫不同時期內經(jīng)濟變量的結構時變特征,在貨幣政策分析中具有明顯優(yōu)勢。
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)學學院;中央財經(jīng)大學互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟研究院;
【關鍵詞】： 符號約束 時變參數(shù) Gibbs抽樣 貝葉斯估計
【基金】：國家社會科學基金重大項目“‘互聯(lián)網(wǎng)+’推動經(jīng)濟轉型機理與對策研究”(15ZDC024) 2013年度教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”“從貨幣總量到信用總量:一個新的全球經(jīng)濟分析與宏觀政策調控的框架”(NCET-13-1055) 中央財經(jīng)大學博士研究生重點選題支持計劃“基于貝葉斯統(tǒng)計推斷方法的非常規(guī)貨幣政策研究:有效性、調控機制及退出路徑” 中央財經(jīng)大學研究生科研創(chuàng)新基金“基于貝葉斯參數(shù)估計的Sign-TVP-SVAR模型及其在貨幣政策分析中的應用” 國家自然科學基金面上項目“貨幣總量轉向信用總量:全球虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟背離機理與宏觀政策應對”(71473279)資助
【分類號】：F224
【正文快照】： 一、引言 由Sims(1)等(1980)提出的向量自回歸(VAR)模型是對自回歸(AR)模型在經(jīng)濟變量個數(shù)上的推廣,多用于刻畫多個變量之間的交叉反饋機制。VAR模型有效突破了凱恩斯理論的研究范式———大型聯(lián)立方程模型,較少受限于現(xiàn)有經(jīng)濟理論,采用多元聯(lián)立方程來反映多變量間的動態(tài)滯后

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1 羅曉寧;張華;;LEE-CARTER死亡率模型的估計——基于Bayes和SVD方法的比較分析[J];特區(qū)經(jīng)濟;2013年09期

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  本文關鍵詞：符號約束與時變參數(shù)SVAR模型的貝葉斯估計實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：417974